社交恐惧刺激梯度构建
指导咨询师与来访者共同构建个体化、可量化的社交恐惧刺激等级表,含5–7级项目,每级标注主观焦虑评分(SUDS)与1条可观察、可验证的行为指标,用于系统脱敏暴露训练的精准启动。
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Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
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# 社交恐惧刺激梯度构建 指导咨询师与来访者共同构建个体化、可量化的社交恐惧刺激等级表,含5–7级项目,每级标注主观焦虑评分(SUDS)与1条可观察、可验证的行为指标,用于系统脱敏暴露训练的精准启动。 ## Prompt 1. 引导来访者回忆并列举3类典型人际对象(如同学、教师、异性)及对应具体场景;2. 对每个场景按‘最不焦虑→最焦虑’排序,筛选出5–7个有区分度的阶梯式刺激项;3. 为每项共同协商SUDS分值(0–10),并明确1项可观察行为指标(如‘能直视对方眼睛3秒’或‘主动开口说第一句话’);4. 书面记录并双方签字确认;5. 检查梯度是否覆盖回避强度、目光接触、言语发起、身体反应四维度。 ## Objective 生成可用于系统脱敏暴露训练的精准刺激序列 ## Applicable Signals - 来访者能清晰命名至少2个具体恐惧对象(如‘班长’‘实验课助教’) - 来访者可描述不同情境下焦虑程度差异(如‘和室友说话紧张,但和老师说话更怕’) - 来访者愿意尝试用数字标定紧张感 ## Contraindications - 来访者拒绝自我观察或记录 - 症状以躯体化为主且无明确情境触发 - 存在显著言语表达障碍 ## Intervention Moves - 共构提问:‘如果从最轻松到最害怕排成一列,哪件事排在第3位?它比第2位多让你紧张什么?’ - 行为锚定:‘当你说‘紧张到想逃’时,身体哪个部位最先有反应?这个反应在第4级和第6级有什么不同?’ - 可视化协同:用白板逐级书写刺激项,同步标注SUDS与行为指标,邀请来访者调整顺序或措辞 ## Workflow Steps - 步骤1:角色-场景发散(聚焦同学/教师/异性三类) - 步骤2:初筛7项刺激,剔除重复或模糊项 - 步骤3:SUDS协同赋值(0=完全放松,10=无法承受) - 步骤4:为每级添加1条可观察、可验证的行为指标 - 步骤5:书面定稿并双方签名 ## Constraints - 梯度必须包含至少3个不同人际角色 - 相邻两级SUDS差值≥2,确保可分辨 - 所有行为指标须为来访者当下可尝试的微小动作(非结果性目标,如‘说一句’而非‘被喜欢’) ## Cautions - 避免使用抽象标签(如‘权威人物’),须具名化(如‘数学课张老师’) - 若来访者SUDS全选8–10,需先做基础放松锚定再重排 - 不接受‘我不知道’作为SUDS回答;改问‘比起刚才那个场景,这个是更像喘不过气,还是更像手抖?’ ## Output Contract - 双方签署的书面梯度表,含5–7级刺激项,每项标注人际角色、具体场景、SUDS分值(0–10)、1条可观察行为指标;表格底部有咨询师与来访者亲笔签名及日期。 ## Example Therapist Responses ### Exampl
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
What does the 社交恐惧刺激梯度构建 skill do?
指导咨询师与来访者共同构建个体化、可量化的社交恐惧刺激等级表,含5–7级项目,每级标注主观焦虑评分(SUDS)与1条可观察、可验证的行为指标,用于系统脱敏暴露训练的精准启动。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 社交恐惧刺激梯度构建 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
